A machine learning and NLP pipeline for analyzing ESG and sustainability disclosures in the textile and apparel industry

テキスタイル・アパレル産業におけるESGおよびサステナビリティ開示を分析するための機械学習とNLPパイプライン (AI 翻訳)

Agraj Magotra, Md. Rafiqul Islam Rana, F. S. Shishir, S. Shomaji

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-04-24#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: textile_apparel

DOI: 10.1038/s41598-026-49931-z

原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-49931-z

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、テキスタイル・アパレル産業のESG開示を分析する機械学習・NLPパイプラインを提案する。サプライチェーン全体の開示分析に応用可能。

English

This paper proposes a machine learning and NLP pipeline for analyzing ESG and sustainability disclosures in the textile and apparel industry, applicable to supply chain disclosure analysis.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本でもアパレル産業のサプライチェーン開示はSSBJ対応で重要。本手法はScope 3を含む開示分析の効率化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, the textile industry faces supply chain disclosure pressures under TCFD/ISSB. This pipeline offers automated ESG analysis for corporate reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methods for domain-specific ESG text analysis using NLP and ML.

🏢実務担当者:Automates ESG disclosure assessment for textile/apparel supply chain.

🏛政策担当者:Potential tool for monitoring industry-wide ESG reporting compliance.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

semanticscholar https://doi.org/10.1038/s41598-026-49931-zfirst seen 2026-06-19 05:23:33

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。